Que signifie "Perte de poids"?

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Le loss weighting est une technique utilisée pour entraîner des modèles d'apprentissage machine afin d'améliorer leur performance, surtout quand on a des données inégales. Souvent, certaines catégories de données sont plus fréquentes que d'autres. Ce déséquilibre peut faire en sorte que le modèle apprenne à mieux prédire les classes les plus courantes, tout en galérant avec les moins communes.

Pour régler ce souci, le loss weighting attribue une importance différente ou un "poids" à chaque classe pendant l'entraînement. Quand un modèle se plante sur une classe rare, la pénalité pour cette erreur est augmentée, ce qui pousse le modèle à mieux se concentrer sur l'apprentissage de cette classe. D'un autre côté, les erreurs sur les classes communes peuvent avoir une pénalité plus légère.

Utiliser cette méthode aide à équilibrer le processus d'entraînement et permet au modèle de devenir meilleur pour reconnaître toutes les classes, pas seulement les plus fréquentes. Cette approche est particulièrement utile dans des tâches comme la détection d'objets, où il est important de reconnaître une variété d'objets. En se concentrant sur les classes moins communes, le loss weighting peut mener à un modèle qui performe mieux dans l'ensemble.